{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "from data_load import DataManager\n",
    "import pandas as pd\n",
    "\n",
    "dm = DataManager(5)\n",
    "\n",
    "dm.load_data()\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "1    1351\n",
      "7    1279\n",
      "3    1228\n",
      "6    1208\n",
      "0    1206\n",
      "9    1193\n",
      "4    1184\n",
      "2    1176\n",
      "8    1127\n",
      "5    1048\n",
      "dtype: int64\n",
      "1    1381\n",
      "3    1259\n",
      "9    1218\n",
      "7    1210\n",
      "0    1175\n",
      "2    1171\n",
      "8    1165\n",
      "4    1163\n",
      "6    1162\n",
      "5    1096\n",
      "dtype: int64\n",
      "1    1381\n",
      "7    1232\n",
      "9    1213\n",
      "3    1203\n",
      "6    1197\n",
      "2    1195\n",
      "8    1180\n",
      "4    1160\n",
      "0    1153\n",
      "5    1086\n",
      "dtype: int64\n",
      "1    1357\n",
      "7    1247\n",
      "2    1220\n",
      "3    1199\n",
      "0    1195\n",
      "6    1181\n",
      "8    1181\n",
      "9    1178\n",
      "4    1148\n",
      "5    1094\n",
      "dtype: int64\n",
      "7    1297\n",
      "1    1272\n",
      "3    1242\n",
      "8    1198\n",
      "2    1196\n",
      "0    1194\n",
      "4    1187\n",
      "6    1170\n",
      "9    1147\n",
      "5    1097\n",
      "dtype: int64\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "dataset_list = dm.allocate_data_avg()\n",
    "for val in dataset_list:\n",
    "    print(pd.value_counts(val[1]))\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "4    38\n",
      "1    34\n",
      "6    33\n",
      "2    33\n",
      "0    31\n",
      "8    30\n",
      "9    30\n",
      "3    26\n",
      "5    25\n",
      "7    20\n",
      "dtype: int64\n",
      "4    40\n",
      "0    39\n",
      "7    38\n",
      "3    29\n",
      "9    29\n",
      "6    29\n",
      "2    28\n",
      "1    28\n",
      "5    24\n",
      "8    16\n",
      "dtype: int64\n",
      "9    41\n",
      "1    37\n",
      "5    33\n",
      "7    32\n",
      "4    31\n",
      "8    31\n",
      "3    30\n",
      "0    26\n",
      "2    21\n",
      "6    18\n",
      "dtype: int64\n",
      "3    38\n",
      "1    37\n",
      "9    33\n",
      "6    31\n",
      "5    30\n",
      "8    30\n",
      "0    28\n",
      "7    26\n",
      "4    24\n",
      "2    23\n",
      "dtype: int64\n",
      "0    36\n",
      "3    33\n",
      "2    32\n",
      "6    31\n",
      "7    31\n",
      "9    30\n",
      "1    30\n",
      "4    30\n",
      "8    24\n",
      "5    23\n",
      "dtype: int64\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "dataset_list = dm.allocate_data_iid()\n",
    "for val in dataset_list:\n",
    "    print(pd.value_counts(val[1]))\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "1    154\n",
      "7    146\n",
      "dtype: int64\n",
      "3    161\n",
      "8    139\n",
      "dtype: int64\n",
      "8    165\n",
      "4    135\n",
      "dtype: int64\n",
      "8    156\n",
      "5    144\n",
      "dtype: int64\n",
      "6    161\n",
      "2    139\n",
      "dtype: int64\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "dataset_list = dm.allocate_data_noniid()\n",
    "for val in dataset_list:\n",
    "    print(pd.value_counts(val[1]))\n"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3.8.10 64-bit ('pysyft': virtualenvwrapper)",
   "name": "python3810jvsc74a57bd054f0cca124f38538f0af9da5035feb8330e039430efda7f6532c7bec2bbfbd8a"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.8.10"
  },
  "orig_nbformat": 2
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}